A combination of pharmacophore modeling, molecular docking, and virtual screening for P2Y<sub>12</sub> receptor antagonists from Chinese herbs
Notice bibliographique
Résumé
P2Y12, a member of the G-protein-coupled receptors, is associated with abnormal platelet aggregation, a condition that contributes to thrombus formation. As receptor antagonists are effective solutions for anti-thrombus, the P2Y12 receptor is a popular drug target. After the recent resolution of the P2Y12 receptor’s crystal structure, pharmacophore modeling and docking were combined to discover potential natural antagonists. Various approaches were used for the validation of the pharmacophore models and the optimization of docking algorithms. Hypo18, which was generated by 24 known antagonists, was determined to be the best hypothesis and is comprised of one ring aromatic, one hydrogen bond acceptor, one exclude volume, and three hydrophobic features. Hypo18 was thus utilized to screen TCMD (version 2009) to identify any potential active compounds, which then resulted in a hit list of 121 compounds with drug-likeness analysis. In addition, docking was used to refine the pharmacophore-based screening results as a cross-linking method. Then, the top 20 compounds with high docking scores were reserved. This paper provides a reliable source for discovering natural P2Y12 receptor antagonists from traditional Chinese herbs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».